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    Add fused attention op backward and python layer. (#36498) · 5119428e
    Li Min 提交于
    功能:本PR的目标是提高attention模块的计算性能。
    为了减少框架层对op的调度开销,本PR通过在C++层手动实现attention模块,对外提供attention 大op;
    为了减少防存开销,本PR采取了两种优化方法:
    (1)在q,k,v计算时通过共享输入X,将该处的gemm,transpose和bias add从三次调用减少为一次;
    (2)使用kernel融合优化技术,在不同cuda kernel之间通过寄存器传输数据;
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fused_transformer.py 21.8 KB